يشير OLAP إلى Online Analytical Processing. وهو مصطلح عام يمكن النظر إليه من منظورين: تقني ومنظور الأعمال. لكن على مستوى عام جدًا، يمكنك ببساطة قراءة هذه الكلمات بالعكس:
المعالجة
: تُعالَج بعض البيانات المصدرية…
التحليلية
: …لإنتاج تقارير ورؤى تحليلية…
الآنية
: …في الوقت الفعلي.
في السنوات الأخيرة، بدأ العاملون في قطاع الأعمال يدركون قيمة البيانات. فالشركات التي تتخذ قراراتها على غير بصيرة تعجز، في كثير من الأحيان، عن مجاراة المنافسة. ويدفع النهج القائم على البيانات، الذي تتبعه الشركات الناجحة، هذه الشركات إلى جمع كل البيانات التي قد تكون مفيدة، ولو من بعيد، في اتخاذ القرارات التجارية، كما يتطلب آليات لتحليلها في الوقت المناسب. وهنا يأتي دور أنظمة إدارة قواعد البيانات الخاصة بـ OLAP.
ومن منظور الأعمال، يتيح OLAP للشركات التخطيط المستمر للأنشطة التشغيلية وتحليلها وإعداد التقارير عنها، بما يعظّم الكفاءة ويخفض النفقات ويعزز، في نهاية المطاف، القدرة على الاستحواذ على حصة أكبر من السوق. ويمكن تنفيذ ذلك إما ضمن نظام داخلي أو بالاستعانة بمزودي SaaS مثل خدمات تحليلات الويب/الهواتف المحمولة، وخدمات CRM، وغير ذلك. وتُعد OLAP التقنية التي تقف وراء العديد من تطبيقات BI (ذكاء الأعمال).
ClickHouse هو نظام إدارة قواعد بيانات من نوع OLAP، ويُستخدم كثيرًا كـ backend لهذه الحلول من SaaS المخصصة لتحليل البيانات الخاصة بمجال معين. ومع ذلك، لا تزال بعض الشركات مترددة في مشاركة بياناتها مع مزودين من جهات خارجية، كما يظل اعتماد مستودع بيانات داخلي خيارًا عمليًا أيضًا.
يمكن تصنيف جميع أنظمة إدارة قواعد البيانات إلى مجموعتين: OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت) وOLTP (المعالجة المعاملاتية عبر الإنترنت). تركز الأولى على إنشاء التقارير، بحيث يعتمد كل تقرير على كميات كبيرة من البيانات التاريخية، ولكن بوتيرة غير متكررة. أما الثانية فعادةً ما تتعامل مع تدفق مستمر من المعاملات، مع تعديل الحالة الحالية للبيانات باستمرار.
عمليًا، لا يُعد OLAP وOLTP فئتين منفصلتين بقدر ما هما أقرب إلى طيف. فمعظم الأنظمة الفعلية تركز عادةً على أحدهما، لكنها توفر بعض الحلول أو الالتفافات إذا كان النوع الآخر من أعباء العمل مطلوبًا أيضًا. وغالبًا ما يفرض هذا الوضع على الشركات تشغيل عدة أنظمة تخزين متكاملة. وقد لا يكون ذلك مشكلة كبيرة بحد ذاته، لكن زيادة عدد الأنظمة تجعل صيانتها أكثر تكلفة. لذلك، برز في السنوات الأخيرة توجه نحو HTAP (المعالجة الهجينة للمعاملات/التحليلات) حيث يمكن التعامل مع كلا النوعين من أعباء العمل بالكفاءة نفسها ضمن نظام إدارة قواعد بيانات واحد.
حتى إذا بدأ نظام إدارة قواعد البيانات كنظام OLAP خالص أو OLTP خالص، فإنه يُضطر إلى التحرك في اتجاه HTAP لمواكبة المنافسة. وClickHouse ليس استثناءً؛ فقد صُمم في البداية بوصفه نظام OLAP بأقصى سرعة ممكنة، وما يزال لا يوفّر دعمًا متكاملًا للمعاملات، لكن كان لا بد من إضافة بعض الميزات مثل القراءات/الكتابات المتسقة وعمليات mutation لتحديث البيانات أو حذفها.
ولا تزال المقايضة الأساسية بين أنظمة OLAP وOLTP قائمة:
- لإنشاء التقارير التحليلية بكفاءة، من الضروري أن يكون بالإمكان قراءة الأعمدة بشكل منفصل، لذلك فإن معظم قواعد بيانات OLAP تكون عمودية،
- بينما يؤدي تخزين الأعمدة بشكل منفصل إلى زيادة تكلفة العمليات على الصفوف، مثل الإلحاق أو التعديل الموضعي، بما يتناسب مع عدد الأعمدة (والذي قد يكون هائلًا إذا كانت الأنظمة تحاول جمع كل تفاصيل الحدث تحسبًا لأي حاجة). لذلك، تخزن معظم أنظمة OLTP البيانات مرتبة حسب الصفوف.
آخر تعديل في ٢٥ يونيو ٢٠٢٦
